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基于雷达低分辨率航迹信息的目标分类方法研究
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基于雷达低分辨率航迹信息的目标分类方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第13-19页
　　　　1.1 研究背景和意义第13-16页
　　　　　　　　1.1.1 机器学习分类算法研究现状第14-15页
　　　　　　　　1.1.2 机器学习用于雷达目标分类识别研究现状第15-16页
　　　　1.2 本论文创新点第16-18页
　　　　1.3 本论文结构安排第18-19页
第二章 数据集构建第19-28页
　　　　2.1 引言第19页
　　　　2.2 雷达参数及处理流程第19-21页
　　　　　　　　2.2.1 雷达信号处理流程第19-20页
　　　　　　　　2.2.2 雷达数据处理流程第20-21页
　　　　2.3 构建数据集第21-26页
　　　　　　　　2.3.1 实测数据采集第21页
　　　　　　　　2.3.2 航迹信息分析第21-24页
　　　　　　　　2.3.3 仿真数据第24-26页
　　　　　　　　2.3.4 数据预处理第26页
　　　　　　　　2.3.5 数据集组成第26页
　　　　2.4 本章小结第26-28页
第三章 基于机器学习的目标分类算法研究第28-46页
　　　　3.1 引言第28页
　　　　3.2 基于机器学习的目标分类算法第28-36页
　　　　　　　　3.2.1 基于SVM的目标分类算法第28-30页
　　　　　　　　3.2.2 基于RNN的目标分类算法第30-32页
　　　　　　　　3.2.3 基于CNN的目标分类算法第32-36页
　　　　3.3 分类任务评价体系第36-38页
　　　　3.4 实验仿真及分析第38-45页
　　　　　　　　3.4.1 SVM分类算法仿真及验证第38-40页
　　　　　　　　3.4.2 RNN分类算法仿真及验证第40-42页
　　　　　　　　3.4.3 CNN分类算法仿真及验证第42-43页
　　　　　　　　3.4.4 三种分类算法性能比较第43-45页
　　　　3.5 本章小结第45-46页
第四章 基于改进CNN的雷达目标分类算法研究第46-56页
　　　　4.1 引言第46页
　　　　4.2 基于RCNN的目标分类算法第46-48页
　　　　　　　　4.2.1 RCNN结构第46-47页
　　　　　　　　4.2.2 基于RCNN的分类算法第47-48页
　　　　4.3 基于MCNN的目标分类算法第48-51页
　　　　　　　　4.3.1 MCNN结构第48-49页
　　　　　　　　4.3.2 基于MCNN的分类算法第49-50页
　　　　　　　　4.3.3 与其他分类算法的比较分析第50-51页
　　　　4.4 实验仿真及分析第51-55页
　　　　　　　　4.4.1 RCNN分类算法验证与分析第51-52页
　　　　　　　　4.4.2 MCNN分类算法验证与分析第52-54页
　　　　　　　　4.4.3 与其他分类算法比较第51-55页
　　　　4.5 本章小结第55-56页
第五章 总结与展望第56-58页
　　　　5.1 本论文工作总结第56页
　　　　5.2 后续工作展望第56-58页
参考文献第58-63页
致谢第63-64页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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